Datasets:
Tasks:
Text Generation
Modalities:
Text
Sub-tasks:
language-modeling
Languages:
Japanese
Size:
10K<n<100K
ArXiv:
License:
File size: 9,564 Bytes
2f0bafe 0444c95 2f0bafe 0444c95 8e54bb2 0444c95 8e54bb2 0444c95 8e54bb2 d8b600f 8e54bb2 d8b600f 8e54bb2 0444c95 d8b600f 0444c95 d8b600f 0444c95 d8b600f 0444c95 8e54bb2 0444c95 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 |
---
license: cc-by-sa-3.0
pretty_name: JaQuAD QG
languages: ja
multilinguality: monolingual
size_categories: 10K<n<100K
source_datasets: extended|wikipedia
task_categories: question-generation
task_ids: question-generation
---
# Dataset Card for "qg_squad"
## Table of Contents
- [Dataset Description](#dataset-description)
- [Dataset Summary](#dataset-summary)
- [Supported Tasks and Leaderboards](#supported-tasks-and-leaderboards)
- [Languages](#languages)
- [Dataset Structure](#dataset-structure)
- [Data Instances](#data-instances)
- [Data Fields](#data-fields)
- [Data Splits](#data-splits)
- [Dataset Creation](#dataset-creation)
- [Curation Rationale](#curation-rationale)
- [Source Data](#source-data)
- [Annotations](#annotations)
- [Personal and Sensitive Information](#personal-and-sensitive-information)
- [Considerations for Using the Data](#considerations-for-using-the-data)
- [Social Impact of Dataset](#social-impact-of-dataset)
- [Discussion of Biases](#discussion-of-biases)
- [Other Known Limitations](#other-known-limitations)
- [Additional Information](#additional-information)
- [Dataset Curators](#dataset-curators)
- [Licensing Information](#licensing-information)
- [Citation Information](#citation-information)
## Dataset Description
- **Repository:** [https://github.com/asahi417/lm-question-generation](https://github.com/asahi417/lm-question-generation)
- **Paper:** [More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
- **Point of Contact:** [Asahi Ushio](http://asahiushio.com/)
- **Size of downloaded dataset files:** 283 MB
- **Size of the generated dataset:** 147 MB
### Dataset Summary
[JaQuAD](https://github.com/SkelterLabsInc/JaQuAD) dataset for question generation (QG) task. The test set of the original
data is not publicly released, so we randomly sampled test questions from the training set.
### Supported Tasks and Leaderboards
* `question-generation`: The dataset can be used to train a model for question generation.
Success on this task is typically measured by achieving a high BLEU4/METEOR/ROUGE-L score.
### Languages
Japanese (ja)
## Dataset Structure
### Data Instances
#### plain_text
- **Size of downloaded dataset files:** 283 MB
- **Size of the generated dataset:** 147 MB
An example of 'train' looks as follows.
```
{
"question": "新型車両として6000系が構想されたのは、製造費用のほか、どんな費用を抑えるためだったの?",
"paragraph": "三多摩地区開発による沿線人口の増加、相模原線延伸による多摩ニュータウン乗り入れ、都営地下鉄10号線(現都営地下鉄新宿線、以下新宿線と表記する)乗入構想により、京王線の利用客増加が見込まれ、相当数の車両を準備する必要に迫られるなか、製造費用、保守費用を抑えた新型車両として6000系が構想された。新宿線建設に際してはすでに1号線(後の浅草線)を1,435mm軌間で開業させていた東京都は京成電鉄と1号線との乗り入れにあたり京成電鉄の路線を1,372mmから1,435mmに改軌させた事例や、1,372mm軌間の特殊性から運輸省(当時、2001年から国土交通省)と共に京王にも改軌を求めたが、改軌工事中の輸送力確保が困難なことを理由に改軌しないことで決着している。",
"answer": "保守費用",
"sentence": "三多摩地区開発による沿線人口の増加、相模原線延伸による多摩ニュータウン乗り入れ、都営地下鉄10号線(現都営地下鉄新宿線、以下新宿線と表記する)乗入構想により、京王線の利用客増加が見込まれ、相当数の車両を準備する必要に迫られるなか、製造費用、保守費用を抑えた新型車両として6000系が構想された。",
"paragraph_sentence": "<hl>三多摩地区開発による沿線人口の増加、相模原線延伸による多摩ニュータウン乗り入れ、都営地下鉄10号線(現都営地下鉄新宿線、以下新宿線と表記する)乗入構想により、京王線の利用客増加が見込まれ、相当数の車両を準備する必要に迫られるなか、製造費用、保守費用を抑えた新型車両として6000系が構想された。<hl>新宿線建設に際してはすでに1号線(後の浅草線)を1,435mm軌間で開業させていた東京都は京成電鉄と1号線との乗り入れにあたり京成電鉄の路線を1,372mmから1,435mmに改軌させた事例や、1,372mm軌間の特殊性から運輸省(当時、2001年から国土交通省)と共に京王にも改軌を求めたが、改軌工事中の輸送力確保が困難なことを理由に改軌しないことで決着している。",
"paragraph_answer": "三多摩地区開発による沿線人口の増加、相模原線延伸による多摩ニュータウン乗り入れ、都営地下鉄10号線(現都営地下鉄新宿線、以下新宿線と表記する)乗入構想により、京王線の利用客増加が見込まれ、相当数の車両を準備する必要に迫られるなか、製造費用、<hl>保守費用<hl>を抑えた新型車両として6000系が構想された。新宿線建設に際してはすでに1号線(後の浅草線)を1,435mm軌間で開業させていた東京都は京成電鉄と1号線との乗り入れにあたり京成電鉄の路線を1,372mmから1,435mmに改軌させた事例や、1,372mm軌間の特殊性から運輸省(当時、2001年から国土交通省)と共に京王にも改軌を求めたが、改軌工事中の輸送力確保が困難なことを理由に改軌しないことで決着している。",
"sentence_answer": "三多摩地区開発による沿線人口の増加、相模原線延伸による多摩ニュータウン乗り入れ、都営地下鉄10号線(現都営地下鉄新宿線、以下新宿線と表記する)乗入構想により、京王線の利用客増加が見込まれ、相当数の車両を準備する必要に迫られるなか、製造費用、<hl>保守費用<hl>を抑えた新型車両として6000系が構想された。"
}
```
### Data Fields
The data fields are the same among all splits.
#### plain_text
- `question`: a `string` feature.
- `paragraph`: a `string` feature.
- `answer`: a `string` feature.
- `sentence`: a `string` feature.
- `paragraph_answer`: a `string` feature, which is same as the paragraph but the answer is highlighted by a special token `<hl>`.
- `paragraph_sentence`: a `string` feature, which is same as the paragraph but a sentence containing the answer is highlighted by a special token `<hl>`.
- `sentence_answer`: a `string` feature, which is same as the sentence but the answer is highlighted by a special token `<hl>`.
Each of `paragraph_answer`, `paragraph_sentence`, and `sentence_answer` feature is assumed to be used to train a question generation model,
but with different information. The `paragraph_answer` and `sentence_answer` features are for answer-aware question generation and
`paragraph_sentence` feature is for sentence-aware question generation.
### Data Splits
| name |train|validation|test |
|----------|----:|---------:|----:|
|plain_text|27809| 3939| 3939|
## Dataset Creation
### Curation Rationale
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Source Data
#### Initial Data Collection and Normalization
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
#### Who are the source language producers?
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Annotations
#### Annotation process
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
#### Who are the annotators?
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Personal and Sensitive Information
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
## Considerations for Using the Data
### Social Impact of Dataset
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Discussion of Biases
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Other Known Limitations
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
## Additional Information
### Dataset Curators
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Licensing Information
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
### Citation Information
[More Information Needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/master/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards) |